Speisekarte
lust lipsi plato party okc

Website helfen, eine bessere Roulette zu schaffen?

Was in der Zukunft, wenn könnten Sie Maschine Abbildung Lernen verwenden Sie heraus, welche Teile eines Bildes Menschen sexuell attraktiv finden? Was passiert, wenn Sie Anzeigen für Nutzer auf der Grundlage ihrer Interessen und die Teile des Bildes identifizieren und Ziel konnten sie am meisten ansprechend finden? Nun, jetzt können Sie dieses Wissen nehmen und es verwenden, Bilder von Menschen zu nehmen und sie SMS-Nachrichten senden, die ihre Brüste finden und sie Bilder ihrer Gesichter zu senden.

Wir könnten unsere gesamten sozialen Medien überwachen, jedes Bild, das wir nehmen, jedes Video, das wir beobachten, jede Blog-Post wir online gehen. Stell dir vor, wenn, nachdem Sie Wie geklickt haben, unsere Technik zur Gesichtserkennung könnte uns sagen, wer dieser bestimmte Facebook-Fan ist? Stellen Sie sich vor, wenn Sie ein Bild mit unserer Technologie könnte die Technologie geteilt uns sagen, wer diese bestimmte Benutzer Instagram war?

Ich weiß was du denkst. Alexa, diese Unternehmen bereits maschinelles Lernen nutzen zu lernen, was Sie wollen und wollen. Nein, tun sie nicht, und sie sollten nicht. Dies ist das Internet nach einem Terroranschlag. Die Realität ist, dass niemand weiß, was die unbeabsichtigten Folgen eines Produkts oder eine Idee sein werden.

Sie sehen, was auf diese Art von Fragen, wenn statt uns die Antworten geben, wir gaben uns die falschen Antworten? Was passiert, wenn anstatt dass wir die Antworten auf diese Art von Fragen finden wir uns die falschen Leute gegeben haben? Was passiert, wenn wir die falschen Leute Machen gegeben?

Maschinelles Lernen löst damit ein großes, großes Problem in der menschlichen Verhaltensforschung. Maschinelles Lernen ist über die Verwendung von großen Zahl von kleinen, angeschlossenen Computer eine Menge verschiedener Dinge zu lernen. Was lernt, könnte man fragen? Nun, es ist im Grunde wie in meinem Keller zu sein und ich eine Programmier Klasse und versucht, die Menschen zu lernen, zu lesen und zu hören. Sie können jede Klasse geben Sie direkt gerne? Die Antworten sind in der Klasse aus. Maschinelles Lernen ist so. Und eines der großen Hindernisse für die Lösung dieses Problems ist der Student. Der Student, Sie sehen, ist verwirrt. Er weiß nicht, was zu tun ist. Er denkt, er weiß alles, aber er weiß nicht recht,.

Was passiert, wenn statt dieser verwirrenden Situation auf dem Campus zu haben und um das Land, in dem Sie eine Reihe von verschiedenen Klassen, wo man verschiedene Dinge zu lehren versuchen, hatte man eine einzige Klasse, die maschinelles Lernen gelehrt? Was ist, wenn es nur eine eintägige Klasse, und am Montag, werden Sie es gelernt haben, und am Dienstag, Mittwoch, Donnerstag, werden Sie es gelernt haben. Und am Freitag, werden Sie einen Spiegel haben zu sehen, so dass Sie wirklich sehen, wie Sie tun, und am Samstag, wenn Sie etwas Neues zu zeigen, wird es in der Klasse angezeigt. Und wenn Sie eine Reihe von Studenten im ersten Jahr hatten kommt in der Klasse und sagen: Hey, ich bin neugierig - und man konnte nicht antworten, würden sie Sie später in der Woche in einem fragen hinter den Kulissen schauen, wie man‘ re Lehre. Sie würden nicht